01
仿真成本
大量工艺角表征与 Monte Carlo 仿真会消耗数周算力和工程时间。
TCAD器件物理
SPICE电路行为
Monte Carlo工艺波动空间
AI工程洞察
DTCO 报告设计决策
模型洞察已定位 Vmin 敏感因素
96.4%01 / 核心挑战
SRAM 研发正变得日益复杂。
更多工艺角、更多数据和更紧的裕量，让每轮设计迭代都更难理解与优化。
02
数据割裂
TCAD、SPICE、硅后及实验室数据分散在不同工具、格式与团队中。
03
工程知识沉淀
关键调试知识仍散落在脚本、报告和专家经验之中。
04
硅后学习闭环
硅后实测经验反馈滞后，难以有效进入下一轮设计周期。
02 / 完整工作流
一个平台，贯通完整 DTCO 工作流。
将每一次实验转化为可复用的工程智能，从原始仿真走向可解释优化。
01仿真TCAD · SPICE
02数据统一数据层
03AI 模型快速预测
04根因分析可解释
05设计优化设计空间
06DTCO 报告全程可追溯
03 / 核心能力
让智能贯穿整个工程闭环。
模块化工作台帮助 SRAM 团队组织证据、加速学习，并做出可验证的设计决策。
仿真数据解析
将 TCAD、SPICE、Monte Carlo 与硅后结果标准化为工程可用的统一数据层。
代理模型
针对 SRAM 工程师关注的关键行为构建高速预测模型。
主动学习 DOE
选择信息量最高的仿真组合，降低迭代成本。
根因分析
揭示故障背后的驱动因素、交互关系与敏感度。
良率与 Vmin 预测
跨设计与工艺条件预测分布尾部和工作裕量。
自动化 DTCO 报告
生成可追溯的结论、对比分析和工程建议。
04 / 平台架构
从 EDA 数据到工程决策。
格知算存连接您现有的工具，并提供面向 SRAM DTCO 的共享数据、智能与知识层。
原生闭环设计仿真与硅后证据持续提升下一次设计决策的质量。
01EDA 工具
TCADSPICEMonte Carlo硅后数据
02数据层
解析标准化特征工程
03AI 层
代理模型主动学习可解释性
04工程知识
工艺器件存储单元电路
05应用层
设计优化良率 / VminDTCO 报告
05 / 为何选择格知算存
为 SRAM 工程师的真实工作方式而设计。
原生面向 SRAM
围绕存储单元、阵列、工艺波动、良率与 Vmin 设计，而非通用数据分析。
AI 优先
将智能融入 DOE、建模、诊断与优化的每一个环节。
结果可解释
每项建议都与工程师可核验的证据保持关联。
私有化部署
让专有 PDK、设计及硅后数据始终留在受控环境内。
06 / 我们的愿景
构建硅设计的智能层。
打造持续学习的工程系统，让每一次仿真与硅后测量都使下一次决策更快、更清晰、更有把握。
以 AI 加速 SRAM 创新。